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两天的混合键合研讨会
混合键合是一种用于堆叠两个结构的技术，例如芯片，晶圆和底物，每个结构都由金属和周围的介电材料组成。在混合键合过程之后，金属互相键合，并且介电材料也无缝连接。混合键合被认为是3D IC整合中的最终技术之一。但是，在混合键合的出现之前，首先引入了Cu-to-Cu键合，以实现3D IC集成的概念。在1999年至2002年之间，REIF在麻省理工学院的小组提出了一种晶圆级3D集成方案，其中包括使用处理晶片（Si Carrier晶片），研磨技术和Cu-to-to-Cu直接键合，如图1 [1]所示。要键合的Cu结构由Cu垫组成，类似于当今使用的Cu凸起和CU支柱。
对称键的模糊图理论方法...
1。简介：如今，随着网络的增长，数据正在广泛交换在网络上。每个成长领域的基本需求是交流。每个人都希望保护他或她的数据，以确保其个人或专业。为了掩盖原始消息的内容并确保只有预期的当事方才能读取和处理数据，密码学涉及将通信转换为不可知的形式。传输通信的人和接受通信的人是发送者和接收者。犯罪者是非法试图拦截通信的非法尝试。隐藏或隐藏的通信被称为溪流密码，而原始陈述被称为主流。加密是将纯文本转录为密文的过程，而解密是相反的。
6年级科学实践测试答案键
•带有四个答案选项的多项选择（MC）问题，只有一个正确的答案。所有MC项目都值得一分。多序列（MS）问题，具有五到七个答案选项和一个以上正确的答案。对于MS项目，该问题确定了正确答案的数量，除非它是两部分依赖（TPD）的一部分。在TPD中，B部分中的问题将被措辞“选择所有适用的内容”。所有MS项目都值得一分。•技术增强项目（TEI）：使用技术以真实的方式捕获学生理解，以前很难通过机器进行大规模评估。te项目最多值得两点，并且可能包括项目类型，例如但不限于拖放，下拉菜单和热点。•分为两部分：要求学生回答两个相关问题，总计两个点。两部分的项目可以结合MC，MS和/或TE项目类型。
临时答案键和反对通知
动荡的，像我们自己一样的革命时代 - 但是在他开始写作之前，他将获得一种情感态度，他将永远无法完全逃脱。是他的气质训练是他的工作，但是如果他完全摆脱了早期的影响，他将杀死他的写作冲动。我认为写作散文的任何速度都有四个伟大的写作动机。他们是：（i）纯粹的利己主义：渴望看起来很聪明，被谈论，死后被记住，让自己回到童年时代的大人身上； （ii）审美热情：分享一个人认为有价值的经历，不应该错过（iii）历史冲动：渴望看到事物，以了解真实事实，并为他们的后代（iv）政治目的使用真实事实：渴望在某种方向上推动其他人的社会观念，以改变他们应该努力的社会观念。
catnet：键的小样本传输学习方法...
拟人化是人类精神状态对非人类实体的归因。这项研究的目的是开发日语版本的拟人化问卷中的个体差异（IDAQ-J），并通过三项研究来检查其因子结构，可靠性和有效性。因素分析表明，IDAQ-J具有三个一阶因子（拟人化自然实体，技术设备和非人类动物）和一个二阶因子（一般拟人化）。IDAQ-J表现出较高的一致性和中等测试可靠性。在有效性方面，IDAQ-J与自然和机器的拟人化表现出了中等的积极关系，并且预测与机器人和目的论信念相互作用的负面情绪低下。另一方面，IDAQ-J表现出与非人类动物的拟人化，对自然保护的态度以及对机器人的恐惧的弱关系。需要进一步的研究来解释IDAQ-J的有效性。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
2024 年关键技术预测 - NTT
在实现净零排放和自然友好运营的过程中，组织将越来越多地寻求部署私有 5G 网络等技术。利安德巴塞尔和施耐德电气等组织已经使用这些技术来推动智能工厂应用，以支持其环境、社会和治理计划，从碳减排到基础设施硬件的循环经济。
2型糖尿病中的键三合会
抽象的背景：随着2型糖尿病（DM）的患病率的增加，需要评估升高的唾液葡萄糖水平是否提供了有利于特异性链霉菌Mutans和乳脂核酸乳酸果蝇和乳脂核酸菌群生长的环境。材料和方法：将43名患者分为三组，由龋齿2型DM，无龋齿的2型DM患者和年龄匹配的健康非糖尿病患者（对照）组成。唾液样品通过葡萄糖氧化酶 - 过氧化物酶方法进行半自动唾液葡萄糖估计。立即将拭子接种到唾液杆菌蛋白琼脂和男子Rogosa Sharpe琼脂上。结果：在A组中，发现葡萄糖和唾液葡萄糖（r = 0.858）以及嗜酸乳杆菌和唾液葡萄糖（r = 0.853）之间发现了统计学上显着的正相关。在B组中，仅在葡萄糖和唾液葡萄糖和唾液葡萄糖之间发现统计学上显着的正相关（r = 0.705），而在嗜酸乳杆菌和唾液葡萄糖（r = 0.387）之间不存在。对照组没有显示统计学上显着的相关性。结论：唾液葡萄糖水平反映了个体的糖尿病状态。唾液葡萄糖水平预测糖尿病患者的龋齿敏感性将增加1.7倍，如本研究的结果所示。唾液葡萄糖会导致糖尿病患者的致癌负荷增加，因此需要修改Keyes Triad。